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自动语音识别系统和Siri、小度和小爱等虚拟助手已成为我们生活中常见的部分。随着他们越来越聪明，我们对他们的依赖性正在显著增加。从开灯到打电话再到更换电视频道，我们利用这些智能技术来完成平凡的任务。

然而，你有没有想过这些语音识别系统是如何工作的？

好吧，本文将教你自动语音识别的一些基础知识。此外，我们将探索它的工作原理，以及Siri等功能虚拟助理是如何构建的。

什么是自动语音识别？

自动语音识别（ASR）是使计算机系统能够利用多种人工智能和机器学习算法将人类语音转换为文本的软件。

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ASR于1962年首次推出，从那时起，由于Alexa和Siri等流行应用程序，它一直在不断改进其运营，并成为人们的焦点。

你知道自动语音识别也被称为语音转文本阅读器吗？在沃丰科技博客中阅读更多关于它的信息！

训练ASR模型的语音收集流程是什么？

语音收集过程

语音收集旨在从多个区域收集几个样本录音，用于输入和训练ASR模型。当收集大量语音和音频数据集并将其提供给其系统时，ASR系统可以提供最高的效率。

为了无缝工作，收集的语音数据集必须包含所有目标人口统计、语言、口音和方言。以下流程展示了如何通过多个步骤来训练机器学习模型：

从构建人口矩阵开始

主要是收集不同人口统计学的数据，如位置、性别、语言、年龄和口音。此外，确保捕获各种环境噪音，如街道噪音、候诊室噪音、公共办公室噪音等。

收集和转录语音数据

下一步是根据不同的地理位置收集人类音频和语音样本，以训练您的ASR模型。这是一个重要的步骤，需要人类专家进行长话和短话语，以获得句子的真实感觉，并用不同的口音和方言重复相同的句子。

创建一个单独的测试集

收集转录文本后，下一步是将其与相应的音频数据配对。然后，进一步细分数据，并包含其中的一个陈述。现在，您可以从分段数据对中提取随机数据以进行进一步测试。

培训您的ASR语言模型

您的数据集拥有的信息越多，您的人工智能训练模型的性能就越好。因此，生成您之前录制的文本和演讲的多种变体。使用不同的语音符号转述相同的句子。

评估输出，最后，迭代

最后，测量ASR模型的输出，以修复其性能。对照测试集测试模型，以确定其效率。适当地，将您的ASR模型参与反馈循环，以生成所需的输出并修复任何差距。

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语音识别的不同用例是什么？

语音识别技术在当今许多行业非常普遍。使用这种巨大技术的一些行业如下：

食品工业食品行业：星巴克和麦当劳等食品巨头将使用ASR增强其客户体验。在许多网点，他们部署了功能齐全的ASR模型来接收订单，并进一步将它们传递到烹饪部分，以便为客户订单做好准备。

电话通信：中国三大电信运营商均利用ASR模型设计了客户服务和电话中继服务，该模型指导您解决不同的查询，并将电话重新路由到相关部门。

旅行和旅行：车载导航或高德等导航软件已经变得很常见。大多数人使用它们来激活导航系统、发送消息或切换音乐播放列表。然而，随着技术进步，这些系统正在变得更加完善。在宝马3系中推出的宝马智能个人助理比普通语音助手聪明得多。它使司机能够查找与汽车相关的信息，并使用语音命令操作汽车。

媒体和娱乐：媒体行业在许多项目中也使用ASR。在抖音上和剪辑软件上可以生成实时自动字幕。当您在屏幕上说话时，将提供字幕，使更多用户可以访问视频。

沃丰科技如何提供帮助？

关于我们：沃丰科技是一家掌握底层AI核心自研技术的人工智能与营销服务厂商，技术研发人员占比超60%，2021年与武昌区人民政府签署战略合作协议，落地“沃丰科技武汉研发中心项目”，已达百人规模，形成“北京+武汉”双研发中心。其依托核心自研的人工智能技术，打造了四大产品线，覆盖企业的售前、售中、售后等全场景，“AI驱动的一体化客户全生命周期解决方案”在企业数字化转型方面已取得一定成效。最新数据显示，沃丰科技已服务企业及公共组织50000+，其中世界500强60+，中国500强150+。系统年处理交互数据2000亿次,稳居行业第一阵营。

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